1. 本选题研究的目的及意义
图像理解作为计算机视觉领域的核心任务之一，旨在使计算机能够像人类一样“看懂”图像，并从中提取有价值的信息。
近年来，深度学习的兴起极大地推动了图像理解技术的发展，但现有方法在处理复杂场景、理解图像语义等方面仍面临挑战。
本选题的研究意义在于，将多层次注意力机制引入图像理解任务，旨在提升模型对图像信息的提取和理解能力。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，图像理解技术取得了显著进展，特别是深度学习的应用极大地推动了该领域的发展。
注意力机制作为深度学习中的一种重要技术，近年来也受到了广泛关注，并在图像理解领域展现出巨大潜力。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将针对现有图像理解方法在处理复杂场景、理解图像语义等方面的不足，探索融合多层次注意力机制的图像理解技术。
主要研究内容包括：
1.多层次注意力机制研究:研究不同层次的注意力机制，例如空间注意力、通道注意力、语义注意力等，分析其优缺点和适用场景，为后续模型设计提供理论基础。
2.图像特征提取与表示:研究如何有效地提取图像的多尺度特征，并进行合理的表示，以便后续注意力机制的应用。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、模型构建、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段:对图像理解、注意力机制、深度学习等相关领域的文献进行系统性的梳理和研究，了解国内外研究现状、热点问题以及未来发展趋势，为本研究提供理论基础。
2.模型构建阶段:基于现有的注意力机制理论，结合图像理解任务的特点，设计并构建融合多层次注意力机制的图像理解模型。
3.实验验证阶段:在公开数据集上进行实验，对所提出的模型进行训练和测试，并与现有的先进方法进行比较，验证模型的有效性和先进性。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出了一种融合多层次注意力机制的图像理解模型:将不同层次的注意力机制，如空间注意力、通道注意力、语义注意力等，进行有效融合，构建多层次注意力网络，以提高模型对图像信息的提取和理解能力。
2.设计了一种新的多层次注意力机制融合方法:不同于现有的简单拼接或加权融合方法，本研究将探索更加有效的多层次注意力机制融合方法，以充分发挥不同层次注意力机制的优势。
3.将所提出的模型应用于不同的图像理解任务:验证模型在图像分类、目标检测、图像描述生成等多个任务上的有效性和泛化能力。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1]张铃,徐常胜,王琦.融合多特征和注意力机制的图像情感分类[J].计算机应用,2022,42(04):1024-1030.
[2]刘欣,彭宇行.融合多尺度注意力机制的图像描述生成方法[J].计算机科学,2021,48(07):253-260.
[3]李军,刘洋,李冠宇,等.融合多模态注意力机制的图像情感分析[J].计算机应用研究,2021,38(01):226-231.
